Titre original :
Data Analysis Using Python: A Complete Beginner Guide
Contenu du livre :
Vous rencontrez des difficultés dans vos processus d'analyse de données ?
Et vous cherchez un moyen de simplifier la collecte d'informations, le traitement et l'analyse des flux de données avec rapidité et précision - avec Python, mais vous ne savez pas comment commencer, ou vous ne savez pas grand-chose sur ce langage de programmation.
Si vous avez répondu OUI, continuez à lire....
Vous êtes sur le point de plonger vos pieds dans le monde de l'analyse de données en tirant parti de la puissance du langage de programmation le plus prisé pour ce travail, Python.
Nous vivons dans une ère numérique où la technologie est de plus en plus avancée, où les volumes de données augmentent et où le traitement de l'information devient de plus en plus fastidieux, long et coûteux.
Tout outil disposant d'un nombre important de fonctionnalités et de packages orientés données, capable d'accélérer et de simplifier le traitement des données, serait plus que salvateur pour tout scientifique des données ou toute entreprise commerciale brassant de gros volumes de données qui nécessitent un nettoyage et une meilleure visualisation.
Mais vous savez quoi, Python offre tout cela et bien plus encore.
Je dirais que c'est son écosystème étonnant et sa simplicité qui en font le meilleur.
Ou sa transversalité, son orientation objet qui est largement connue pour rationaliser les ensembles de données complexes.
Je mentionnerais peut-être aussi sa sémantique dynamique, sa panoplie de bibliothèques, son support lourd ou sa lisibilité que nous apprécions tous.
Mais même avec tout cela, je ne serais toujours pas en mesure de décrire exactement à quel point Python se marie bien avec la science ou l'analyse des données.
Mais il y a de fortes chances que vous ayez une idée de l'importance de Python dans l'analyse des données, mais que vous vous posiez les questions suivantes : Comment fonctionne Python ?
Comment fonctionne Python ? Comment peut-il m'aider dans l'analyse des données ?
Si je n'ai jamais programmé auparavant, ai-je encore une chance ?.
Par quoi dois-je commencer ?
Comment utiliser des packages comme Numpy, Pandas et Matplotlib pour analyser des données ?
Si j'ai raison, c'est exactement ce qu'il vous faut. Ce livre vous apportera des réponses à ces questions et à bien d'autres en vous montrant à quel point le travail d'analyse de données peut être facile avec une plateforme qui dispose d'outils et de fonctionnalités d'analyse de données intégrés pour faire le gros du travail.
Plus précisément, vous apprendrez :
⬤ Ce qu'est la science des données et pourquoi Python est idéal pour son exploration.
⬤ Comment installer et configurer Python sur Mac, Windows et Linux
⬤ Qu'est-ce que l'environnement virtuel anaconda et pourquoi il est important.
⬤ Les bases de la programmation Python pour vous rafraîchir l'esprit
⬤ Comment aborder et explorer l'analyse de données avec Numpy.
⬤ Comment aborder et explorer l'analyse de données avec Pandas
⬤ Comment aborder et explorer l'analyse de données avec Pandas ⬤ Comment s'y prendre pour manipuler des données avec Python.
⬤ Comment faire de la visualisation de données avec Matplotlib
... Et bien plus encore.
Ce n'est un secret pour personne que le succès d'une entreprise dépend directement de sa capacité à extraire des connaissances et des idées des données afin de prendre des décisions stratégiques efficaces, de progresser et de rester compétitif. Python jouit d'une reconnaissance internationale pour son efficacité dans le traitement des données, vous pouvez donc être sûr d'avoir le bon outil.
Il vous suffit de passer quelques heures avec ce livre simple pour débutants pour comprendre comment commencer.
Même si vous n'avez jamais utilisé Python pour autre chose que de la simple programmation, ce livre vous fera entrer dans ce nouveau monde de possibilités avec Python.
Ne restez pas à l'écart....
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781801490528 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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